AI als gamechanger in de verzekeringssector
In deze tijd van voortdurende en razendsnelle technologische evolutie is de ontwikkeling van artificiële intelligentie een absolute gamechanger op ontelbare vlakken. Het maatschappelijke belang voor zowel als bedrijfswereld en de consument valt onmogelijk te onderschatten. Dag in dag uit staan we oog in oog met de impact van AI op ons leven. Terwijl sommigen de ongekende mogelijkheden toejuichen, roept deze evolutie ook tal van vragen op. Ook de verzekeringssector kan vanzelfsprekend niet voorbijgaan aan de groeiende invloed van artificiële intelligentie. Reden voldoende voor Assuralia om een uitgelezen panel aan experten en een variëteit van onze leden samen te brengen voor een rondetafel om de rol van AI in de sector onder de loep te nemen.
Algemeen gebeurt de implementatie van AI in de sector geleidelijk en gestaag, waarbij het verhaal van verbetering en innovatie langzaam maar zeker wordt voortgezet. Binnen de sector spreken we eerder van evolutie dan revolutie. In essentie kunnen we stellen dat de verzekeringssector zeker en vast de potentie van AI erkent om processen te optimaliseren, klantgerichte oplossingen te bieden en de algehele efficiëntie te verhogen, terwijl tegelijkertijd de menselijke factor en klantrelaties centraal blijven staan.
Optimalisatie van processen en dienstverlening
De komst van Chat GPT heeft de aanwezigheid van artificiële intelligentie plots zeer voelbaar gemaakt voor iedereen. We zien dat vandaag AI wordt ingezet om processen te stroomlijnen, zoals snelle schadeafhandeling, optimalisatie van de underwriting procedures en het verbeteren van risicomodellen. Dit leidt uiteindelijk tot een verbeterde dienstverlening aan klanten.
Efficiëntieverhoging in ondersteunende activiteiten & optimalisatie van interne samenwerking
AI helpt bij het verhogen van de efficiëntie in alle ondersteunende activiteiten, zoals administratieve taken en documentatiebeheer. Er is een toenemende interactie tussen verschillende modellen, afdelingen en diensten binnen verzekeraars, waarbij AI wordt gebruikt om processen beter op elkaar af te stemmen én te verbeteren.
Rol van tussenpersonen naar klanten toe
Hoewel AI wordt gebruikt om processen te optimaliseren, blijft er een sterk geloof in tussenpersonen in het Belgische verzekeringslandschap, die AI-gedreven fintech-tools aangeboden krijgen om klanten te bedienen. Deze tools ondersteunen tussenpersonen zonder hun taken over te nemen.
Verbeterde klantbeleving
AI kan het administratieve parcours voor klanten vergemakkelijken en door AI gedreven technologische middelen worden ingezet om de klanttevredenheid te verbeteren. Belangrijk hierbij is om klanten mee te nemen in het proces van verandering en niemand achter te laten. Hoewel er vandaag nog geen sprake is van een “big bang”, is het uitkijken naar het mijlpaalmoment wanneer AI de administratieve last voor de klant kan overnemen. Vandaag is voorzichtigheid geboden en beleven we een verhaal dat langzaam maar zeker geschreven wordt.
Culturele shift: de omarming van AI binnen de verzekeringsonderneming
De implementatie van AI in bedrijven veroorzaakt een significante culturele verschuiving, met name op het gebied van werknemersbegeleiding. AI wordt steeds meer gezien als een betrouwbare partner, een soort permanente assistent, die werknemers helpt bij hun dagelijkse taken om efficiënter te worden. Hoewel AI een waardevolle ondersteuning biedt, moet de uiteindelijke controle echter altijd bij de mens blijven en kan die niet volledig aan machines worden overgelaten.
Iedereen on board en IT als gatekeeper
We kunnen gerust spreken van een pre Chat GPT en een post CHAT GPT-tijdperk in de verzekeringssector. Sinds de komst van deze AI-tool kende de acceptatie en adaptatie van AI een spectaculaire stijging. Hoewel het grote deel van de werknemers enthousiast zijn over het gebruik van AI en zelfs vragende partij zijn voor almaar meer AI-oplossingen, is het essentieel om iedereen mee te krijgen. Daarnaast zijn richtlijnen en training absoluut nodig om veilig, weloverwogen en met kennis van zaken met AI-tools om te gaan. De IT- en data-afdelingen fungeren hierbij als gatekeepers en spelen een belangrijke rol bij het installeren van interne en veilige tools en het beheren van de toegang tot AI-tools. Regels zijn nodig al schuilt er een grote uitdaging in de opvolging en het afdwingen ervan.
Geen passe-partout
Het is van belang om te erkennen dat AI geen oplossing is voor alles en dat voorzichtigheid geboden is bij de implementatie ervan. Guidelines zijn nodig om de unieke identiteit van bedrijven te bewaren en om te zorgen voor kwaliteitscontrole in contentcreatie.
Gevaar van eenheidsworst in HR
Ook HR-afdelingen kunnen gebaat zijn bij AI-hulp, zoals bij het screenen van cv's. AI kan een hulpmiddel zijn om ondernemingen te helpen hun wervingsprocessen te verbeteren, talenten te identificeren en tegelijkertijd een eerlijk proces te garanderen. Met een stevige waarschuwing echter: het is voor ondernemingen belangrijk dat ze hun eigenheid behouden en zich blijvend weten te onderscheiden in de mensen die worden aangenomen en in de communicatie die wordt gevoerd.
AI en mens wederzijdse toezichthouders
De komst van AI roept belangrijke vragen op rond aansprakelijkheid en verantwoordelijkheid. Stel dat we het schrijven van algemene en bijzondere voorwaarden bij verzekeringspolissen volledig aan machines zouden overlaten, wie is er dan verantwoordelijk in geval van fouten? Een vergelijking met zelfrijdende auto's illustreert dit dilemma. Hoewel een zelfrijdende auto mogelijk een ongeluk veroorzaakt dat een mens nooit zou maken, zijn er tegelijkertijd tal van tools die ervoor zorgen dat mensen minder fouten maken. Vandaag hebben ondernemingen aansprakelijkheidssystemen ingebouwd voor menselijke acties, maar dit geldt nog niet voor AI-systemen zoals chatbots. Bijkomend probleem is de Europese regelgeving. Die legt bijvoorbeeld strenge regels op die stellen dat het duidelijk moet zijn welke paramaters worden ingevoerd om tot door AI gegenereerde resultaten te komen. Daarnaast is het vandaag zeer moeilijk voor AI-tools om te weten binnen welke lokale juridische context ze opereren. Wat legaal is in één land, kan illegaal zijn in een ander land. Dit benadrukt de blijvende noodzaak van menselijke betrokkenheid en begeleiding in het gebruik van AI.
Nood aan een (E)thical (O)fficer ?
Vandaag misschien nog onderbelicht maar zeker van toenemend belang is de ethische (keer)zijde van de AI-medaille. De verzekeringssector en bij uitbreiding de hele financiële sector is een sector waarin vertrouwen extreem belangrijk is. En dat komt te voet maar gaat te paard. En dus rijst het ethische vraagstuk tot waar je als onderneming kan gaan bij de implementatie van AI-modellen en hulptools. Waar ligt de lijn en waar wordt een automatische rem ingebouwd? Het installeren van een ethical officer – naar analogie van een DPO – zou daarbij op termijn noodzakelijk kunnen worden. Tot dan is “menselijkheid” het leitmotiv in een filosofisch debat waarbij alle ondernemingen blijvend moeten op zoek gaan naar de juiste evenwichten.
Segmentatie, preventie en ESG
In de verzekeringssector wordt AI steeds vaker ingezet als hulpmiddel voor het verwerken van de massa aan data die binnenkomen. Maar hoever kan een verzekeraar gaan in het gebruik van AI om selectiecriteria te verfijnen en om de verzekerbaarheid te bepalen? Hoewel het niet ondenkbeeldig is dat de wetgever zo nodig zal ingrijpen en bepaalde selectiecriteria zal verbieden, lijkt zelfregulatie binnen de sector noodzakelijk om te voorkomen dat deze zichzelf buiten de markt plaatst. Overigens zien we vandaag al een trend waarbij de politieke wereld steeds meer streeft naar solidariteit en minder naar mutualisatie van risico's. Is het nodig om gedragsregels binnen de sector in te voeren om te voorkomen dat er te ver wordt gegaan in individualisering, waardoor steeds meer mensen moeite hebben om zich te verzekeren tegen betaalbare tarieven? Het vinden van een balans tussen gepersonaliseerde dienstverlening en het behoud van solidariteit en toegankelijkheid van verzekeringen is een cruciale uitdaging waar de sector voor staat.
Op het vlak van preventie vormt de Europese regelgeving een stevige hinderpaal voor door AI gedreven innovatieve concepten die aan de slag willen gaan met preventieve gezondheidsmonitoring. Desondanks zijn er mogelijkheden om AI in te zetten voor preventie, met name op het vlak van natuurrampen (CatNat). Predictieve modellen en een gecombineerde analyse van openbare gegevens en eigen schadeverleden kunnen verzekeraars toelaten risico's nauwkeuriger in te schatten en preventieve maatregelen voor te stellen, mogelijk gekoppeld aan verzekeringspremies.
Verzekeraars zijn echter in de eerste plaats op zoek naar samenwerkingsverbanden met Insurtechs en andere bedrijven die sterker zijn in het ontwikkelen van modellen, terwijl ze zelf kunnen bijdragen door inzichten te bieden in het soort schade dat voortkomt uit natuurrampen. Het delen van gegevens kan leiden tot meer samenwerking, ook met overheidsinstanties. Het is van essentieel belang om snel toegang te hebben tot informatie over rampen, zodat preventieve acties snel kunnen worden ondernomen. Het gaat daarbij minder om het streven naar perfecte voorspellingen, maar eerder om het bieden van ondersteuning aan klanten wanneer er toch iets gebeurt.
Op het vlak van ESG ligt het zwaartepunt voor verzekeraars in de manier waarop de middelen die op de balans staan aangewend worden. AI zou in dit opzicht kunnen helpen om de 'groene' score van fondsen nauwkeuriger te bepalen en rechtvaardigen.